【摘要】既有研究虽已揭示媒体从业者技术采纳与感知接近性、易用性、有用性和风险性等密切关联，但尚未深入探讨上述因素与技术采纳的具体互动过程。调查表明：感知接近性、价值感知、预期偏差分别影响媒体人员的初期接触态度、中期使用过程及未来使用意愿。总体而言，广电媒体从业人员的创新使用和使用扩散经历了“接触—使用—漠然”的过程。“漠然”源自组织技术采纳的滞后，成立技术研发和推广部门，将个体技术采纳行为上升为组织技术采纳行为是克服个体技术采纳风险、提升技术采纳效率的重要方式。
【关键词】生成式AI；技术采纳；漠视；组织采纳
一、问题缘起：个体技术采纳的困境与组织技术采纳研究的缺失
以算力、算法和大数据为基础的生成式人工智能技术（以下简称“生成式AI技术”）的崛起，打破了传统媒介技术领域的竞争壁垒，促使各竞争主体重返同一起点，这为传统主流媒体重塑影响力与传播力、实现弯道超车开辟了新径。然而，媒体能否有效利用新技术带来的平权优势实现顺畅转型，取决于从业者对新技术的态度、采纳意愿与行为。
针对传统媒介技术的采纳，学界主要围绕技术接受模型（TAM）和技术接受与使用统一理论（UTAUT）两大模型展开研究：TAM模型主要通过“感知有用性”和“感知易用性”两个核心概念，解释和预测用户的技术采纳行为。［1］UTAUT模型则提出了绩效预期、努力预期、社会影响和便利条件四个关键预测因素。［2］人工智能技术崛起后，研究者们对这些模型进行了拓展，以适应AI技术的特殊情境。如Gursoy等人提出了AIDUA模型［3］，新增拟人化和情感等因素，其后又有学者增补了健康、便利和可持续性［4］等因素，以解释AI技术在日常生活中的应用，但这些研究仍以“感知有用性”和“感知易用性”为核心展开。国内研究认为，组织结构、制度安排［5］以及记者对风险的感知［6］会影响技术采纳意愿。
综上，影响记者采纳生成式AI技术的关键变量主要包括“社会影响”“绩效预期”“便利条件”“技术—任务适配性”“组织制度”以及“风险感知”六大因素。对部分因素进行提炼与合并后，可以将其归纳为三点：感知接近性（风险接近性、技术接近性）、价值感知（代表社会价值的“社会影响”、代表实践价值的“技术—任务适配性”）和预期偏差（个人的“绩效预期”、组织对个人的“绩效预期”）。不过，对上述变量的影响机制以及组织技术采纳等尚未深入研究。
自2022年底ChatGPT横空出世，到2024年初的Sora、2025年初的DeepSeek问世，文生文、文生图、文生音频、文生视频等生成式人工智能不断出现。短短两年多的时间，大量大语言模型问世，催生“智能体”并迅速“迭代成为新型平台”［7］，新的技术风口正在出现。广播电视台作为传统“技术型媒体”，其对新技术的采纳具有一定的典型意义，探索广播电视台从业者及组织自身对生成式AI的采纳过程，对重塑产业结构、发展媒体新质生产力具有重大现实意义。
在传统媒体时代，J省广播电视台做出大量栏目创新，在全国收视市场上取得较大的成功。近年来，随着媒介平台的进一步发展、用户使用习惯的变化，J省广播电视台发展明显遭遇瓶颈。目前，该台正在全面推进媒体融合，推动媒体管理革新，对新技术的使用也持支持的态度。基于此，选择该台作为观察样本，具有较大的样本代表性。本研究自2023年10月起，至2024年3月结束。按与技术相关度大小，选取两类访谈对象：与技术发展密切的技术型从业者和与技术发展关联度不大的内容生产型从业者，同时根据上一年度业绩进行分群，分别选取两类人群中业绩存在明显偏差的三类人群，每个群体访谈5人，共计访谈30人。研究严格遵守理论规范，确保受访者隐私和数据真实性。
二、个体技术采纳的三个阶段：接触—使用—漠然
访谈发现，感知接近性对技术使用行为影响最大，其中技术接近产生正向推动，而风险接近则形成负向阻力。
（一）接触：感知接近性影响初期认知
采编部门对生成式AI技术总体呈保守态度，而产品、设计等部门则展现出更强的采纳意愿。
（1）技术接近促进技术采纳。技术部门员工对生成式AI技术尝试较早。“忘记了技术特征，广电是没有出路的。不过当前最大的困难是它并没有（人工智能）技术，它用的是别人提供的东西”（A07，记者）。对技术部门的访谈显示，无论业绩如何，访谈对象都表现出对技术的敏感性和对技术来源困境的担忧。但业绩较好的媒体员工对技术表现出更多的热情，认为其是获得职业可持续发展的依赖。业绩一般的员工则表现出一定的倦怠感，同时呈现出较强烈的消极情绪，有员工认为，“人工智能为每个人都提供了均等的机会，我们跟在后面应用不一定有好的效果”“技术的每次变化都在淘汰一部分人”等。
（2）风险接近阻碍技术采纳。与技术部门不同的是，产品研发人员虽对生成式AI技术同样关注，但更关注技术带来的风险。在访谈过程中，许多工作人员对生成式AI技术带来的伦理风险表示担忧，如“AIGC的内容到底算使用者还是AI公司的，目前争议还比较大”（A04，产品研发部）。具体而言，担忧主要集中于版权归属和数据隐私问题。现有生成式AI技术的核心在于三点：一是个体的提示与要求；二是信息检索功能；三是信息整合功能。个体要求涉及数据隐私问题；信息检索和整合功能则涉及版权问题，存在一定的风险。这种风险让内容设计和生产部门存在泄密和侵权的可能。不确定性加剧了从业者对侵权纠纷和数据安全的顾虑，进一步降低了其对技术的使用意愿。对内容生产者而言，新的工具仅仅给其提供了一些参考，如“总结性的东西我大部分都会改，都不会用它”（A05，记者）。同时，政策环境与技术的可获得性直接影响了媒体工作者的技术选择。“多数人为确保合规性而倾向于使用国产的AI产品”（B12，记者）。
（二）使用：价值感知影响中期行为
主体对技术价值的感知来源于两个层面：一是他人的观念灌输，即社会影响；二是通过实践行动产生的经验判断，即技术与任务适配性。
（1）社会影响驱动初次采纳。创新扩散理论研究认为，率先采用新技术的通常为各领域的“意见领袖”，其行为模式、成功与否以及与其他人员的互动关系，决定着技术采纳的广度和深度。在技术部门，生成式AI技术的扩散速度明显快于内容生产部门。访谈结果验证了社会影响在驱动从业者初次采纳行为中的重要作用。许多受访者表示，其初次使用生成式AI技术源自同事、领导等他人的推荐和引导。这种正面的社交网络效应不仅构建了从业者对技术的初步信任，还强化了对生成式AI技术的创新性与实用性感知。同时，从业者内部存在的群体认同和模仿效应在一定程度上推动了技术的尝试与采纳。尽管如此，社会影响的推动作用多集中于初期采纳，无法有效支撑持续使用。值得关注的是，从业者的技术使用行为往往高度简化，多数人普遍认为生成式AI“不过是一个搜索引擎”或“提供框架的工具”，最终仍需人为整合。
（2）技术—任务适配性影响持续使用意愿。当信息技术特性与用户任务高度契合时，用户倾向于持续性使用该技术［8］，这同样适用于从业者的新闻实践。多数受访者认为，生成式AI技术在特定的规则明确、数据密集型任务中表现较好，例如语法检查、数据整理等，但在核心的新闻采编领域，特别是涉及调查报道、深度报道等具有高度复杂性和不确定性的任务中，AI的适配度较低。如有受访者表示，“AI只能处理一些简单的任务，一旦涉及调查报道或需要进行判断时就不太好用了”（A08，记者）；另有受访者指出，“新闻工作常与社会、政治环境高度相关，因此，记者不仅要做好信息挖掘与情感表达，还需考虑报道内容的价值属性与意识形态导向”（A06，记者），同时技术还无法做到“生动”（A05，编辑）。
（三）漠然：预期偏差影响未来意愿
技术采纳看似是媒体从业者的个人选择行为，但实际上受到个人绩效预期与组织预期的双重驱动。在技术应用实践中，由于执行层与管理层之间的立场差异，两者的预期往往难以协同。这种预期偏差削弱了从业者继续使用技术的意愿，从而逐渐对技术产生冷淡或漠然的态度，进而影响技术在组织中的推广和应用效果。
（1）个体绩效预期与技术实际表现的偏差。在生成式AI技术应用初期，个体通常期望该技术能提升工作效率、优化成果质量以及增强职业竞争力。［9］然而访谈显示，多数从业者在实践操作中发现，技术的表现与其最初预期存在较大差距。如有受访者表示，“AI写出来的稿件非常生硬，完全达不到标准”（A15，编辑），“AI没法去采访，也不具有像记者一样的观察力和经验”（A07，记者），有从业者直称AI不仅没降低劳动强度，反而增加了工作量，“效率没有想象的高，不用也罢”（A09，记者）。这些反馈表明，多数从业者认为技术的实际效能未能满足自身预期，逐渐丧失了对技术应用的兴趣。
（2）组织预期与个体绩效预期的互动失衡。组织预期是推动成员行为与组织目标协调的重要工具，通常由管理者根据组织目标制定，并通过激励、指导和资源分配等形式加以实施，以规范员工的行为。管理者通常面临市场竞争、业绩指标和股东期望等多重压力，因此迫切希望通过技术创新来提升组织的传播效率和市场竞争力。如有管理人员表示，“技术直接关联到一个媒体组织的传播效率和市场竞争力，而生成式人工智能对我们来说是个极为关键的新风口”（A01，运营总监）。然而，由于组织内部在目标传导上的不畅，基层从业者未能充分理解或感受到技术变革的紧迫性和重要性，他们往往更关注技术的实际效能提升，而非其战略价值。受访者提到，“在媒体内部，管理者承受的目标压力显著高于基层执行者”（A04，产品研发）。这种组织与个体预期的失衡进一步加剧了预期偏差，影响了技术的推广和持续使用。
三、问题与讨论：为何漠然？
生成式AI技术在应用初期普遍激发了从业者的积极态度，然而随着技术在新闻实践中的进一步应用，组织技术采纳未能跟上，多数使用者难以将其有效融入具体工作场景，从而逐渐对技术产生漠然甚至敌意的态度。第一，“零和博弈”思维导致对技术的敌意。鉴于社交媒体平台技术削弱从业者话语权的历史经验，从业者在面对侵入新闻生产场域的生成式AI技术行动者时，更倾向于将其视为外来入侵者而非助力工具，认为技术的进步与应用不可避免地会侵占其原有的职责领域，并拒绝深入探索技术所带来的可能性。第二，错误定位导致对技术价值的否定。在生产实践中，大量从业者期望通过简单的单次输入便获得满足预期的内容产出，而忽略了生成式AI技术的真正优势在于其通过多轮对话和深度互动来优化结果的潜力。这种对技术过度理想化的预期，导致从业者容易因应用后的落差感而产生“技术无用”的想法。第三，技术推广停滞于宏观战略层面。访谈发现，多数从业者对技术的理解和使用偏宏观，组织对技术推广也多为宏观表达，可操作性较低。一方面，从业者群体普遍缺乏充分的技术使用培训，难以将技术有效融入新闻生产；另一方面，内容生产中的权责界定不清，引发了从业者对新技术可能带来的内容差错或伦理问题的担忧，加剧了对技术使用的抗拒心理。
四、对策与建议：组织技术采纳应跟上个体技术采纳的步伐
在生成式AI技术的应用过程中，许多媒体从业者对技术的态度常从初期的兴奋与好奇，逐渐演变为后期的“漠视”甚至“敌意”，根本原因在于组织力量的缺位，如员工需独自承担创新风险，缺乏组织化的分享与反馈机制，相关经验难以制度化推广，最终导致创新动力的逐步消退。在媒介技术快速迭代的背景下，传统媒体必须构建一套“鼓励技术创新与应用”的制度和组织氛围，以确保紧跟技术革新的步伐。一是实现组织力量的“在场”，即在技术引入与采纳过程中，组织应积极参与，建立专门的技术研发和推广部门，为员工提供系统化的技术培训与适应性援助，从业者应树立对人机关系的正确认知，消除其对被替代的恐惧；二是吸收与制度化推广相关经验，快速扩散技术优势，同时构建明确的技术使用规范与伦理框架，清晰界定每个环节的责任归属，避免技术风险的负面影响；三是营造协同共创的组织氛围，促成多元主体间的资源共享、协同互惠，激发个体创新积极性，提升产品与服务质量，增强组织韧性。
［本文为江西省社科规划重点项目（23XW01）阶段性成果；“第五届西京智媒体国际论坛”优秀获奖论文；江西省研究生创新基金“记者对生成式人工智能技术的采纳与适应研究——以江西日报为例”的阶段性成果，项目批准号（YC2023-S340）］
参考文献：
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作者简介：胡沈明，江西师范大学新闻与传播学院院长、教授、博士生导师（南昌 330022）；罗昊翔，江西师范大学新闻与传播学院硕士生（南昌 330022）；程栋，西京学院教授、智媒体研究中心主任（西安 710123）。
编校：董方晓
